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2017年八大新经济亮点 智能物流机器人成新风口

发布时间: 2018-01-03 08:01:09 来源:新战略机器人网

核心提示: 随着传统行业不断地与科技碰撞。依赖人力的物流行业,也正努力从劳动密集型向技术密集型转变,从传统模式向机器人智能物流升级。

无人驾驶隐现40万亿元蓝海

2017年汽车科技行业收获颇丰,关于无人驾驶的相关创业项目已经累计获得近百亿美元投资,随着各类政策的陆续落地,各家无人驾驶技术研发公司纷纷大展身手。这些都表明,无人驾驶已经驶入了一个不断加速的轨道。面对全球上万亿美元规模的汽车市场,业内普遍认为,无人驾驶对汽车产业的变革之大,远超福特T型车诞生对汽车产业的影响。无人驾驶技术应用之后,现有的汽车的技术、能源、设计都面临颠覆性的变革,未来将成就40万亿元的市场蓝海。在政策层面,2017年各国政府不断推出关于无人驾驶的鼓励性政策,其中中美两国在自动驾驶的技术、资金投入方面全球领先。2017年我国更是将人工智能上升到了国家战略层面,加速相关立法及扶植政策。作为中国无人驾驶的领头羊百度更是喊出2018年量产无人车的目标。

除了政策的有力扶持,资本的涌入也在助推无人驾驶的发展。自动驾驶领域融资在去年6.3亿美元基础上继续保持高增长,从侧面也反映出资本对行业前景的看好。

2017年2月份,福特宣布将在未来五年投资10亿美元到美国自动驾驶公司ArgoAI;6月份,drive.ai收获高达5000万美元的B轮融资后,又在三个月后获得来自Grab的1500万美元投资;10月份,谷歌母公司Alphabet旗下的CapitalG领投了Lyft的10亿美元融资。

国内方面,百度在去年下半年成立了一只规模为100亿元的自动驾驶基金,用于无人驾驶领域的投资与扶持;同年9月份,景驰科技宣布完成5200万美元Pre-A轮融资。

面对科技公司的激流勇进,传统车企自然不甘落后。

记者注意到,去年4月份,奔驰母公司戴姆勒与博世宣布合作,将在2021年之前推出明确的车型;同年10月底,克莱斯勒与脱胎于谷歌的无人驾驶公司Waymo合作的Pacifica自动驾驶测试车的宣布将进入密歇根州,在冬季的雨雪天气中对测试车进行更严格的测试。

据《证券日报》记者了解,尽管经历了几轮技术和资本的爆发,但目前大部分公司都在测试阶段,没有真正投放车辆试运行,这意味着无人驾驶蓝海仍在,后来者还有机会。

有业内人士对记者表示,无人驾驶行业仍处于产业初期,技术落地还面临很多具体问题。可以确定的是,自动驾驶将给包括汽车制造、乘车服务在内的整个出行产业链带来变化,但是不确定因素也大量存在。

值得一提的是,无人驾驶汽车大热,催热了市场对于拥有人工智能和机器学习背景的研发团队的需求。目前,哪怕是Uber这样的行业先行者,都面临着此类人才需求不足的问题。

上述人士认为,随着无人驾驶行业的发展,市场对于这些人才和创企的需求将会持续升高。这就意味着,这一领域的创企和专业人才将会在未来获得资本的重点关注。

智能物流机器人成新风口

随着传统行业不断地与科技碰撞。依赖人力的物流行业,也正努力从劳动密集型向技术密集型转变,从传统模式向机器人智能物流升级。

伴随着电商发展,快递包裹量也在不断增加,统计数据显示,我国快递已进入单日快递亿件的时代。随着包裹量的增长越来越快,物流行业需要思考如何为“未来的日均10亿个包裹”做好准备,这使得使用机器人来节省人力成为了一个常见的做法。电商巨头亚马逊的步伐最早,其2012年在全美仓库中就部署了1.5万台机器人。此外,国外也成立了很多物流机器人品牌,如硅谷公司Fetch Robotics、印度公司Grey Orange Robotic的Bulter、日立HITACHI的智能机器人等。

使用无人仓是实现机器人智能物流的重要一环。机器人技术的飞速发展,越来越多的物流动作可以被智能化设备所取代。京东物流CEO王振辉最近就表示,京东无人配送站点会在近期开始运营。加上此前,京东物流已经在上海“亚洲一号”投入使用了全球首个全流程无人仓,京东无人机和京东配送机器人已在常态化运营,加上京东在宿迁的首个无人机机场的正式启用,标志着京东物流的全供应链“无人化”正在实现。

除了京东外,电商巨头阿里和苏宁,物流巨头申通和圆通等均加大了无人仓方面的布局,阿里去年8月份启动的惠阳无人仓是我国实际投入使用的规模目前最大的无人仓库;苏宁双十一前全面上线了云仓库;圆通则从上海中心开始,正在大面积上马自动分拣线,无人仓正在我国遍地开花。

随着各家巨头的积极布局、新锐创业公司的迅速崛起,各大企业纷纷加入了智能物流机器人的市场布局和研发中来,尤其在我国大力推行中国制造2025以及企业转型升级的大背景下,智能物流机器人已被认为是下一个风口。不过值得注意的是,还有一些制约智能物流发展的问题,例如成本高企,才能有效发挥智能物流系统的作用,以及无人机配送能否广泛应用到实处还需要2018年给出答案。

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